F-measure只能用于分类模型的评估

正确答案是：A: F-measure。

专业分析：

1. **F-measure**：F-measure（或F1-score）是用于评估分类模型性能的指标，特别是在二分类问题中。它是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数。由于F-measure是专门用于分类模型的评估指标，而线性回归属于回归模型，因此F-measure不能用于线性回归模型的比较。

2. **调整R方（Adjusted R-squared）**：调整R方是对R方的修正，用于评估回归模型的拟合优度。它考虑了模型中变量的数量，能够更好地反映模型的实际表现。调整R方是线性回归模型比较的常用指标之一。

3. **AIC（Akaike信息准则）**：AIC是用于模型选择的标准，考虑了模型的复杂度和拟合优度。AIC值越小，模型越好。AIC可以用于线性回归模型的比较。

4. **BIC（贝叶斯信息准则）**：BIC类似于AIC，但对模型复杂度的惩罚更为严格。BIC值越小，模型越好。BIC也可以用于线性回归模型的比较。

综上所述，F-measure不能用于线性回归模型的比较，而调整R方、AIC和BIC都可以用于线性回归模型的比较。